微服务架构下大模型服务压力测试

微服务架构下大模型服务压力测试

在大模型微服务化改造过程中，压力测试是确保系统稳定性和性能的关键环节。本文将分享在微服务架构下对大模型服务进行压力测试的实践方法。

测试环境准备

# 部署微服务监控组件
kubectl apply -f monitoring-deployment.yaml

# 启动大模型服务实例
kubectl apply -f model-service.yaml

压力测试工具选择

使用Locust进行分布式压力测试，模拟多用户并发访问：

from locust import HttpUser, task, between

class ModelUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 5)
    
    @task
    def predict(self):
        self.client.post("/predict", json={
            "prompt": "请生成一段关于人工智能的文章",
            "max_tokens": 100
        })

监控指标收集

通过Prometheus监控以下关键指标：

• CPU使用率
• 内存占用
• 请求响应时间
• 错误率

# prometheus配置
scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['model-service:8080']

测试执行与分析

1. 启动测试：locust --host http://localhost:8080
2. 观察监控面板数据
3. 根据结果调整服务资源配置

通过持续的压力测试，可以有效识别微服务架构下的性能瓶颈，为大模型服务的稳定运行提供保障。